Изображение создано при помощи нейросети
Почему данные стали новой нефтью, как физический AI меняет наши города и где учат специалистов, которых с руками оторвут в любом бигтехе? Об этом IQ Медиа поговорил с заместителем заведующего проектно-учебной лабораторией робототехники факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Иваном Копыловым.
Когда мы слышим слово «робототехника», чаще всего представляем себе шестиколесного доставщика, который едет по тротуару, деловито снующую по квартире шайбу робота-пылесоса или огромные стальные «руки», сваривающие кузов автомобиля на заводском конвейере. Однако, по словам Ивана Копылова, эта парадигма стремительно меняется. Современная робототехника – это уже не столько про железо и автоматизацию, сколько про искусственный интеллект и способность машин встраиваться в нашу повседневную жизнь.
Классические промышленные роботы узкоспециализированы: они блестяще справляются с одной задачей, но требуют специально организованной инфраструктуры. Сегодня запрос иной. Иван Копылов отмечает сдвиг в сторону так называемой физической AI-парадигмы (Physical AI) – направления, которое развивается на стыке машиностроения, мехатроники и компьютерных наук.
«Мы хотим, чтобы роботы не на заводе стояли на конвейерной ленте, а встраивались в человеко-занимаемые места, – поясняет Копылов. – Нам нужны роботы, которые могут ходить по лестницам, пользоваться полками, использовать инфраструктуру, предназначенную для человека».
Речь идет не только о гуманоидах или роботах-доставщиках, которые уже колесят по московским улицам. В фокусе внимания – любые автономные системы, способные бесшовно интегрироваться в городскую среду: летающие дроны, паукообразные роботы, которые за счет множества конечностей обладают самой высокой проходимостью, и даже коллаборативные роботы (коботы), работающие бок о бок с человеком. И город, как замечают разработчики, постепенно адаптируется под эти задачи, стремясь к безбарьерной среде не только для людей, но и для машин.
Какие технологии сегодня считаются самыми передовыми? Безусловно, это большие модели, развернутые непосредственно на роботах. Речь идет о Vision-Language-Action Models (VLA-моделях), которые позволяют машине понимать визуальную и текстовую информацию и преобразовывать ее в конкретные действия. В идеале такая модель должна уметь решать любую задачу в zero-shot-режиме, то есть без предварительного обучения на конкретном примере, используя лишь агрегированный набор данных.
Однако именно здесь кроется главная проблема современной робототехники. Как ни парадоксально, но архитектура моделей и вычислительные мощности уже не являются критическим ограничением. Ключевой дефицит – это данные.
«Данные – новая нефть, – подчеркивает Иван Копылов. – Чтобы обучить модель решать сложную проблему в человековоспринимаемой среде, нужны сотни часов записей или симуляций действий людей или роботов под управлением людьми».
Без чудовищных объемов данных даже самые совершенные алгоритмы не смогут обеспечить нужный уровень обобщения и надежности. Эта проблема зеркалит вызовы, которые стояли перед большими языковыми моделями несколько лет назад, когда архитектура уже была готова, а данных катастрофически не хватало.
Несмотря на технологические вызовы, индустрия интеллектуальной робототехники в России переживает активную фазу развития. Крупнейшие игроки бигтеха – Сбер, Яндекс, МТС – инвестируют значительные средства в разработку собственных роботов и моделей.
«Мы сейчас стремимся к тому, чтобы активно начать въезжать в индустрию интеллектуальной робототехники, – отмечает эксперт. – Сейчас индустрия находится в стадии взрывного развития, так, как это было, например, пять лет назад с искусственным интеллектом».
Приоритетом для отечественных компаний становится не только разработка собственных линий производства роботов, но и локализация передовых решений.
При этом в области программных моделей (в частности, VLA-моделей) у российских разработчиков есть все шансы занять конкурентные позиции, поскольку они не привязаны к производству «железа».
Оборотная сторона стремительного роста – острый дефицит квалифицированных кадров. На рынке труда сложилась парадоксальная ситуация: технологии развиваются, исследования идут полным ходом, а внедрять их практически некому.
«Спрос на этих специалистов активно растет, их очень мало, – констатирует Иван Копылов. – Хотелось бы намного больше, потому что технологии на месте не стоят, а внедрять некому».
При этом, по оценкам эксперта, российские инженеры не уступают зарубежным коллегам в ключевых компетенциях, особенно в области применения искусственного интеллекта к робототехническим задачам. Дефицит обусловлен не качеством подготовки, а ее количеством – профильных специалистов такого уровня готовят единицы.
Один из ответов на кадровый вызов – бакалаврская программа «Проектирование интеллектуальных робототехнических систем» (ПИРС), которую представляет Иван Копылов. Ее ключевое преимущество – уникальный синтез экспертиз. С одной стороны, это глубокая робототехническая подготовка, с другой – сильнейшая в стране школа искусственного интеллекта, которой славится факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ.
«Мы можем предложить стык компетенций, который в другом месте получить очень тяжело, – говорит Копылов. – Наши преподаватели и партнеры дают возможность дать уникальное сочетание экспертизы».
В учебном плане – лучшие курсы по машинному и глубокому обучению, компьютерному зрению, а также специально разработанные дисциплины по VLA-моделям и интеллектуальным системам. Но главное – теория здесь неразрывно связана с практикой.
«В робототехнике без практики ты никуда не уедешь, – убежден эксперт. – Можно бесконечно изучать технологии искусственного интеллекта, но пока ты не применишь их к реальному роботу, у тебя не получится интеллектуальной робототехнической системы».
Студентам предстоит не просто писать код, а собирать роботов из компонентов, печатать детали, разрабатывать собственные модели и испытывать их на полигоне. Соотношение теории и практики – примерно 50 на 50.
Для выпускников программы открываются двери всех крупнейших технологических компаний, которые сегодня активно инвестируют в Physical AI.
«Такого специалиста с руками оторвут в любом бигтехе, который сейчас представлен на рынке и занимается робототехникой. Сбер, Яндекс, МТС – вставьте любую другую компанию, которая сейчас активно занимается попытками зайти в физический AI. Таких компаний вокруг нас весьма много», – прогнозирует Иван Копылов.
Робототехника перестает быть уделом избранных лабораторий и заводских цехов. Она становится частью нашей повседневности, и те, кто сегодня выберет этот путь, завтра будут формировать облик городов и технологий будущего.
Беседовал Григорий Миленин
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
